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Forschungsstelle
BLV
Projektnummer
1.17.10
Projekttitel
Entwicklung von Text- und Data-mining Werkzeugen für die Früherkennung von Tierseuchen durch Auswertung und Kombination von pathologischen und klinischen Daten von Rindern
Projekttitel Englisch
Mapping of clinical data from cattle to data from pathology reports to gain information for surveillance of animal diseases through text- and data-mining

Texte zu diesem Projekt

 DeutschFranzösischItalienischEnglisch
Schlüsselwörter
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Kurzbeschreibung
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Publikationen / Ergebnisse
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Erfasste Texte


KategorieText
Schlüsselwörter
(Deutsch)

Sektionsdaten, klinische Daten, kombinierte Datenauswertung, Syndrom surveillance, Früherkennung, Text mining, epidemiologische Überwachung

Schlüsselwörter
(Englisch)

Post-mortem data, clinical data, combined data analyses, syndromic surveillance, early detection, text mining, epidemiologic surveillance

Kurzbeschreibung
(Deutsch)

Die Früherkennung von Tierseuchen und Zoonosen ist sehr wichtig. Für eine effiziente Überwachung müssen verschiedene Datenquellen berücksichtigt werden. Eine wichtige Quelle sind nebst klinischen Daten die Sektionsberichte, deren Daten als Freitext vorliegen und für eine direkte Auswertung ungeeignet sind. Im Vorgängerprojekt Nr. 1.14.03 wurde erfolgreich ein Programm entwickelt um Daten von Sektionsberichten der Universität Bern auszuwerten. Die klinischen Daten der Züchter- und Gesundheitsorganisationen sind eine weitere wichtige Datenquelle für die Überwachung. Wegen Unterschieden in der Nomenklatur der Pathologen und Kliniker können diese beiden Datenquellen momentan nicht kombiniert und gemeinsam ausgewertet werden. Die Ziele des Projektes sind: 1) Anpassung des Text mining Programms, um gemeinsam klinische und Pathologiedaten zu untersuchen 2) Entwicklung von Methoden, die beide Datenquellen kombinieren und Informationen für die örtliche und zeitliche Datenanalyse bereitstellen 3) Entwicklung einer Oberfläche mit Terminologie-Definitionen für Pathologieberichte.

Kurzbeschreibung
(Englisch)

Early detection of animal disease epidemics is critical for animal and public health. To be effective, early detection surveillance should monitor data from many sources. Apart from clinical data, veterinary pathology records are an important source, but information is often in text documents and unsuitable for analyses. In a previous project funded by the FSVO a text mining tool was successfully developed to extract data from post-mortem reports from the University of Bern for surveillance. Clinical data from health services for livestock and breeder organizations are an additional source of data to be used. Due to the differences in nomenclature, these data sources cannot be combined. The purpose of this project is to: 1) Expand the text mining tool to analyze and combine both pathology and clinical data, 2) Develop tools to extract information from both sources and use spatial-temporal event detection algorithms to identify spatial clusters 3) develop an interface which enriches pathological reports with terminological information.

Publikationen / Ergebnisse
(Englisch)

Zühlke I. et al.: Factors associated with cattle necropsy submission in Switzerland and their importance for surveillance. Preventive Veterinary Medicine. Under review. 2020